了解 IT 自动化和 AI 首先需要达成共识，以便所有利益相关者都在讨论相同的概念。这就意味着要理解一些关键术语，探索生成式 AI 带来的变化，并深入研究最高管理层的角色。深入研究一些展示自动化技术和 AI 对 IT 运营的作用的用例也很重要。
此术语涵盖了通过更少的人为干预来加速业务流程、提高运行效率的整体局面。
这是找出手动操作，并寻找使用系统或工具代替人工来执行这些操作的方法的过程。
此术语由 Gartner 于 2018 年创造，是指应用自然语言处理和机器学习 (ML) 模型等 AI 功能来自动化和简化操作工作流程。
此术语是指深度学习模型，可以根据其训练过的数据生成高质量的文本、图像和其他内容。
生成式 AI 正在激发全新的工作方式，其中包括传统的 IT 流程。四分之三的 CEO 表示，他们的竞争优势取决于新一代 AI，而转型仍然是大多数组织的首要任务。根据麦肯锡研究发现，90% 的公司已经启动了某种形式的数字化转型。数字化使让每个企业（无论是否已准备就绪）都成为了技术业务。
“数字化转型的过程中很少会简化流程。您通常会添加更复杂的新内容，如更多的系统、更多的应用程序。过去，随着复杂性的增长，我们的团队也在成长，例如 SRE、开发人员以及监控云运营的团队。但从长远来看，这并不能扩大规模。现在，组织必须寻找新的方法来改善这些团队的体验和工作效率。”- Stephen Mortefolio
如果每家公司现在都是一家技术公司，那么所有高级管理层都需要成为技能更高的技术专家。对于许多公司来说，AI 和自动化也从高级管理层的重点扩展到董事会级别。
鉴于如此高水平的审查，采用生成式 AI 和其他 AI 技术的压力比以往任何时候都更大。这种负担还与 IT 运营面临的持续压力匹配，即 24x7 全天候执行任务，同时 IT 团队不断提供新的功能、保持客户满意度和忠诚度，并确保成本尽可能保持在低位。
“如果您不能为选民或客户提供恰当的服务，那么无论您是处于公共部门、电信行业还是制造业，都无关紧要了。最终如果服务欠佳，并且您没有提供他们所需的功能，那么剩余的一切都不再重要，因为客户已经流失了。”- Melissa Long Dolson, IBM 技术销售 AI 运营与集成副总裁
CIO 们都明白，这些压力是为了尝试回答一个问题：“我是否能从我的技术投资中获得了最大的价值、最高的工作效率、最多的回报？”幸运的是，由 AI 驱动的 IT 技术完全可以给出肯定的答案。
“我们当然会对这些投资抱有更高的期望。即使在个人生活中，我们对机器的期望也会比对真人的期望更高。客户的期望如此之高，以至于即使是一次糟糕的经历也可能导致他们放弃品牌、产品或服务。这就是应用程序持续保持高水平运行比以往任何时候都更加重要的原因。”- Keri Olson
实际上：受访组织中有 60% 投资于自动化技术，以降低 IT 和网络复杂性。50% 的投资用于提供新的和经改进的 IT 平台和应用程序。¹
借助 AI 和 AIOps 解决方案，IT 团队及其服务的企业可从“故障修复”模型转变为支持预防性和预测性行动的模型。团队获得可执行的见解和新方法，以人类无法匹敌的规模来提高工作效率并节省时间和成本。例如，考虑这些用例如何能促进您的 IT 运营和开发：
使用由 AI 和智能自动化提供支持的实时根本原因分析功能，快速识别事件的根本原因，然后立即采取行动，以减少平均检测时间 (MTTD) 和平均解决时间 (MTTR)。
应用 FinOps 云财务管理框架，以便跨职能团队可以协同工作并掌控云的使用情况。FinOps 是组织用于优化其云计算基础设施的财务绩效的管理实践。使用由数据驱动的云支出决策来安全地平衡成本和性能，您可以让软件（而不是人）采取相应的行动，并在应用程序需要时为其提供所需的资源。
利用由 AI 和自动化技术支持的可观察性来实现全栈可见性，以更好地了解您的环境并加速创新。您还可以自动发现、监控和验证生产中应用程序的性能和完整性。这包括您的云基础设施、虚拟机、基于容器的微服务、共享多租户基础设施和存储系统，这些都将报告使用情况、可用性和响应时间等指标。
使用生成式 AI 缩短连接应用程序和系统以及解锁关键数据所需的时间。
使用高质量的准确代码以及基于自然语言请求或现有源代码的 AI 建议，加速代码生成并提高开发人员的工作效率。让开发团队熟练掌握不同的编程语言，而无需进行大规模的技能提升。
引文
1《ESG 数据难题》，IBM 商业价值研究院，2023 年 4 月